词向量

【AI】在Windows10下部署本地LLM RAG服务

【概念】RAG：通过词向量技术，将文件内容向量化后，通过语言模型以自然交流的形式得到文本相关的内容。可以形容为与文件库或知识库对话的系统。

每日出拳老爷子·2024-09-07 09:24

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

脚步的影子·2024-09-07 06:34

fastText 情感分类

，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作，得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量

dreampai·2024-09-07 02:57

NLP中的词向量及其应用

https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式，它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

深度学习100问10-什么是CBOW模型

CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。

不断持续学习ing·2024-08-25 13:10

单词向量化

1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer()dialog=['Ihaveaddictedintocybersecurityforyears']vect.fit(dialog)print(vect.vocabulary_)输出结果是一个

西域记·2024-08-25 02:43

使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量

Docs向量化（Embedding）Embedding也是文本语义含义的信息密集表示，每个嵌入都是一个浮点数向量，使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如，如果两个文本相似，则它们的向量表示也应该相似，这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说，Embedding帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”，Embedding可以用来获取

Shy960418·2024-08-21 23:14

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

计算机设计大赛深度学习的智能中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

iuerfee·2024-03-07 20:46

SPSSAU【文本分析】|文本聚类

按词聚类分析按词聚类分析操作如下图：默认情况下，系统会将词频靠前的20个关键词提取，并且得到其词向量值，并且其

spssau·2024-02-19 23:44

自然语言处理N天-AllenNLP学习（实现简单的词性标注）

去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->Wo

我的昵称违规了·2024-02-14 12:54

Task5 基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习

listentorain_W·2024-02-14 06:13

使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP

目录介绍：搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1：建模2：预测：介绍：Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。

取名真难.·2024-02-14 05:18

大模型位置编码、长度外推问题、ALiBi知识

这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型

lichunericli·2024-02-13 21:09

word2vec工具学习笔记

一、简介Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。

适说心语·2024-02-13 11:42

Keras使用使用动态LSTM/RNN

padding：defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步，词向量长度为200，batch_size=50origin_input=np.random.random_sample

Sailist·2024-02-12 08:19

【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )

两个文本的相似度的指标有很多，常见的有词袋分析，词向量余弦，LCS（子串，子序列），Jaccard相似度分析（单词集合的对称差和最小全集比值），编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标：1单词重复度2

XNB's Not a Beginner·2024-02-11 22:12

Python与自然语言处理库Gensim实战

它能够自动化训练出一个文本语料库，然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中，每个语料库都是由一个个文档组成，每个文档则是由若干个单词组成。

心梓知识·2024-02-08 11:17

【NLP 自然语言处理(一)---词向量】

文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram

y_dd·2024-02-08 09:56

NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进

特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学

Nobitaxi·2024-02-07 19:50

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

代码下载使用多层级注意力机制和keras实现问题分类资源-CSDN文库1准备工作1.1什么是词向量?”词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。

博士僧小星·2024-02-07 12:17

词共现矩阵表示词向量和点互信息

1.文档中某些字/词出现的频次往往能反应该字在文档中的重要程度，也从侧面反应了文档的主题，比如一个新闻，如果出现很多类似“足球”“篮球”词汇的描述，我们可以大概率推断这是一个关于体育的新闻。但是有些高频词会影响我们对文档的分析，比如“我”“你”“。、，！”这种词汇在文档中的数目非常多，但对于我们分析文档，没有什么益处，毕竟所有的文档，基本都包括这些内容。2.NLP中对于给定一个句子，其中是一个单词

浅白Coder·2024-02-06 17:55

NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding

文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系

you_are_my_sunshine*·2024-02-06 10:10

word2vec

word2vec通过训练，可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算词向量：把一个词表示成一个向量One-hotRepresentation维度是词典的大小DistributedRepresentation

e237262360d2·2024-02-05 19:10

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

Word2Vec ——gensim实战教程

前两节课的主要内容基本上围绕着词向量

王同学死磕技术·2024-02-04 14:48

python使用正则匹配判断字符串中含有某些特定子串及正则表达式详解

判断字符串中是否含有字串二、正则表达式（一）基本内容1.正则表达式修饰符——可选标志2.正则表达式模式（二）常见表达式函数一、判断字符串中是否含有字串in，notin判断字符串中是否含有某些关键词，方法比较多例如分词后对词向量和关键词进行

浮生若梦777·2024-02-03 21:08

NLP_统计语言模型的发展历程

文章目录统计语言模型发展的里程碑：上半部分是语言模型技术的进展；下半部分则是词向量（词的表示学习）技术的发展。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:58

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理

laafeer·2024-01-30 20:17

bert提取词向量比较两文本相似度

使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入（文本转向量）模型下载：bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章：使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer

木下瞳·2024-01-30 10:15

TensorFlow2实战-系列教程9：RNN文本分类1

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、文本分类任务1.1文本分类数据集构建：影评数据集进行情感分析（分类任务）词向量模型

机器学习杨卓越·2024-01-30 07:56

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

NLP学习------HanLP使用实验

在之前的实验中得到了不在词向量里的词与分词结果，结果有500多个词不在词向量里，解决方案就是重新分词，或再追加训练这些词到词向量里。但后者相对麻烦且目前样本量不大。

lanlantian123·2024-01-28 06:51

构建Wiki中文语料词向量模型(python3)

本实例主要介绍的是选取wiki中文语料，并使用python3完成Word2vec模型构建的实践过程，不包含原理部分，旨在一步一步的了解自然语言处理的基本方法和步骤。文章主要包含了开发环境准备、数据的获取、数据的预处理、模型构建和模型测试四大内容，对应的是实现模型构建的五个步骤。一、开发环境准备笔者使用的是anaconda环境下的python3.10.13。二、Wiki数据获取2.1Wiki中文数据

南七澄江·2024-01-26 09:51

文本相似度计算（一）：距离方法

文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离（L2范数)、曼哈顿距离（L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数

Jarkata·2024-01-26 00:04

浪里摸鱼·2024-01-25 23:04

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。

「已注销」·2024-01-25 10:31

用深度学习模型提取特征

提取自然语言的特征时，常常提取词向量层的输出作为特

xieyan0811·2024-01-24 09:05

NLP深入学习（七）：词向量

文章目录0.引言1.什么是词向量2.Word2Vec2.1介绍2.2例子3.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习

Smaller、FL·2024-01-23 07:46

Transform模型

给定一句话或是一个段落作为输入，首先将输入序列中各个词转换为其对应的词向量，同时加上每一个词的位置向量，体现词在序列的位置。

东石有海·2024-01-23 03:08

爱学习的羽·2024-01-22 07:35

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

因此，有必要把词序信号加到词向量上帮助模型学习这些信息，位置编码（PositionalEncoding）就是用来解决这种

zwhdldz·2024-01-21 17:03

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

Bert使用方法将bert当做一个词向量的模型，bert的输出可以作为你模型的输入，然后主要任务是你的模型做。

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

深度学习(3)--递归神经网络(RNN)和词向量模型Word2Vec

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-01-21 07:46

自然语言处理N天-Day0501词袋和词向量模型

第五课文本可视化技巧算是进入正题了，NLP重要的一个环节，构建词向量模型，在这里使用到了Gensim库，安装方式很简单pipinstallgensim词袋模型BOW词袋将文本看作一个无序的词汇集合，忽略语法和单词顺序

我的昵称违规了·2024-01-20 21:39

中文词向量训练-案例分析

1数据预处理，解析XML文件并分词#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#process_wiki_data.py用于解析XML，将XML的wiki数据转换为text格式importloggingimportos.pathimportsysfromgensim.corporaimportWikiCorpusimportjiebaimportjieba.ana

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 22:26

自然语言处理大数据：spark ML Word2Vec详解

简介Word2Vec是一种著名的词嵌入（WordEmbedding）方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的分布式词向量（DistributedRepresentation，亦直接被称为词向量）。

nnnancyyy·2024-01-19 17:23

自然语言处理-词向量技术

一.词向量技术的简介词向量（WordEmbedding）是一种将单词表示为实数向量的技术，它在自然语言处理（NLP）和机器学习中得到广泛应用。

Algorithm_Engineer_·2024-01-19 17:38

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